什么是 Agent

在 LangChain 的体系中，Agent（智能代理） 是一种能够自主决策、选择工具并执行操作的智能系统。与传统的 Chain（链）不同，Agent 不需要预先定义固定的执行流程，而是根据用户的输入动态决定下一步该做什么。

Agent 与普通 Chain 的对比

特性	Chain（链）	Agent（代理）
执行流程	固定、预定义	动态、自主决策
工具使用	固定步骤	按需选择工具
灵活性	低，确定性输出	高，根据输入自适应
适用场景	结构化任务	开放性、多步骤任务
调试难度	简单	较复杂
成本控制	容易预估	需要额外策略
典型应用	RAG 问答、翻译流水线	研究助手、代码生成、数据分析

项目概述

经过前面八个章节的学习，我们已经掌握了 LangChain 的核心概念、模型调用、提示词工程、输出解析、文档加载、向量存储、链式调用（LCEL）、记忆机制、检索增强生成（RAG）以及 Agent 智能代理等关键技能。本章将把这些知识融会贯通，从零构建一个完整的 智能知识库助手（Smart Knowledge Base Assistant）项目。

项目目标

构建一个基于 RAG + Agent 架构的智能知识库助手，具备以下核心能力：

• 文档导入：支持 PDF、Markdown、TXT 等格式的文档批量导入与自动解析
• 智能问答：基于私有文档进行精准问答，并提供来源引用
• 主题摘要：自动提取文档主题并生成摘要
• 多轮对话：支持上下文关联的多轮对话，具备记忆能力
• 工具调用：Agent 可自主选择工具完成任务
• 流式响应：通过 API 提供 Server-Sent Events（SSE）流式输出